Вплив нейропротективної терапії на стан когнітивних функцій та оксидативний стрес на ранніх стадіях хвороби Паркінсона
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to investigate the clinical and biochemical efficiency of citicoline in cognitive improvement and changes of glutathione peroxidase (GPx) blood plasma levels in patients at early stages of Parkinson’s disease (PD). Materials and methods. We recruited 42 patients at I–II Hoehn and Yahr PD stages and 20 controls. The Montreal Cognitive Assessment test (MoCA) was used to assess several cognitive domains in PD patients (before citicoline treatment, after intravenous therapy and after pills therapy) and controls (once). Plasma was collected once in controls and twice in PD patients (on the first and the last days of observation). Citicoline was administrated to 23 of 42 PD patients in addition to basic antiparkinsonian therapy intravenously during 10 days and with pills during next 30 days. The rest 19 of 42 PD patients had been taking basic antiparkinsonian treatment only (comparison group). Results. We observed significant improvement of MoCA scores in PD patients with citicoline course (PD-Cs) in each check day. But in spite of such an improvement in PD patients, who were left on the basic antiparkinsonian treatment (PD-Bs), on the 10th day of observation, patients of this group did not keep it to the last day of the research (P < 0.001). After the treatment the GPx level in plasma of PD-Cs was significantly higher than in PD-Bs (P < 0.001). Furthermore, the activity of GPx plasma level after citicoline course was significantly higher than before additional neuroprotective therapy, which wasn’t observed in PD patients on basic treatment only. Conclusion. The cognition of PD patients (according to MoCA scores) at the early stages of the disease was significantly improved after citicoline treatment. Citicoline treatment had significant positive influence on the increasing antioxidant GPx plasma activity in PD patients at the early stages of the disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,011 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,156 | 0,022 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».